Hadoop平台下截止时间限制的动态调度算法研究

"本文研究了一种针对Hadoop平台的基于截止时间限制的动态调度算法（DCDS），旨在满足MapReduce作业的截止时间需求。DCDS算法能实时监控作业执行情况，动态预测作业运行时间，以此设定作业优先级。对于时间紧迫的作业，通过抢占策略确保其能在用户指定的截止时间前完成。实验结果显示，与Hadoop现有的调度算法相比，DCDS不仅能够满足作业的截止时间要求，还能提升系统资源的利用率和吞吐量。" 本文是关于优化Hadoop平台上MapReduce作业调度的研究，主要关注那些具有严格截止时间要求的任务。传统的Hadoop调度器可能无法有效处理这类任务，因为它们通常侧重于整体效率而非特定作业的截止时间。作者提出的DCDS算法对此进行了改进，引入了动态调度和抢占策略。 动态调度是DCDS算法的核心，它不断监测正在执行的MapReduce作业状态，根据当前运行情况实时估计剩余的执行时间。这种动态估算方法有助于更准确地评估作业的优先级，确保关键任务得到优先处理。在紧急情况下，算法会采取抢占策略，暂停或终止低优先级作业，以便为高优先级作业分配资源，保证其能在截止时间前完成。这种策略在处理实时性要求高的作业时特别有效。 实验部分对比了DCDS算法与Hadoop原生调度器（如FIFO、Fair Scheduler或Capacity Scheduler）的性能。结果显示，DCDS不仅成功满足了作业的截止时间约束，还提升了整个系统的资源利用率，增加了作业的吞吐量。这意味着，采用DCDS的Hadoop集群能够在保证服务质量的同时，提高整体的工作效率。 论文作者张永和贺言君在智能信息处理、数据挖掘以及图像识别等领域有着丰富的研究经验。他们的工作为Hadoop平台上的实时和时间敏感型应用提供了新的调度解决方案，对于优化大数据处理环境下的作业调度具有重要意义。 关键词涉及MapReduce、截止时间、动态调度、抢占策略以及Hadoop，这些都是大数据处理和分布式计算领域的核心概念。MapReduce是一种用于大规模数据集并行处理的编程模型，而Hadoop则是实现MapReduce的开源框架。截止时间和动态调度是优化作业执行的关键因素，抢占策略则为应对时间约束提供了一种手段。这些概念和技术的结合，使得DCDS算法成为Hadoop环境下提高效率和响应时间的有效工具。